主成分分析 - 为什么特征向量的点积不是零？

Question

我尝试使用Python sklearn对breast_canser数据集进行主成分分析。 并且不明白为什么特征向量的点积（3个分量）不是零？

frst = pca.components_[0,:] 
scnd = pca.components_[1,:] 
thrd = pca.components_[2,:] 
orth1 = np.dot(frst,scnd) 
orth2 = np.dot(scnd, thrd) 
print(orth1.real) 
print(orth2.real) 

出：

0.0

1.52655665886e-16

Answer 1

浮点算术并不总是100％准确的，因为计算机使用的数字的有限量来表示具有无限的数数字。 1.52655665886e-16〜machine epsilon的上限相对误差是由于浮点运算，所以我就当0

编辑： 您也可能会遇到此问题，如果你的矩阵没有明显的特征值。